SEARCH RESULT

In recent years, as well as in various engineering fields, it is important to be able to provide lightness and durability at the beginning of the study subjects which are also important in the automotive field. The requirement for durable and lightweight construction with superior mechanical properties is increasing day by day. For this purpose, the most important subject that has been studied intensively over the last years is metallic foam materials. In addition to the automotive industry, there is also use in rail systems and space industry. The use of these materials in the automotive sector is becoming widespread due to their superior energy absorption ability, vibration damping and thermal insulation. Due to its foam-like internal structure, it is lightweight as well as shock-absorbing. As a result, 75% to 95% of the space is made of very light and very durable material.

International Symposium on Light Alloys and Composite Materials
UHAKS

Samet Uslu Mustafa Bahattin Celik

Abstract: This study examines the effect of changing the injection pressure on engine performance and emissions at full load using a singlecylinder, direct-injection (orijinal injection pressure is 200 bar) diesel engine with waste biodiesel. BD0 (pure diesel fuel), BD50 (50% diesel-50% biodiesel) and BD100 (100% biodiesel) were used as test fuel. When the experimental data are analyzed, it is determined that the optimal spray pressure for engine performance and emission parameters for BD0 fuel is 200 bar, while for BD50 and BD100 fuels it is 220 bar. It was found that the specific fuel consumption (SFC) decreased by 7% compared to the diesel fuel while the BD100 fuel was used and the injection pressure was 220 bar. In addition, compared to pure diesel, the emissions of nitrogen oxide (NOx) increased by 18%, while the emissions of hydrocarbons (HC), carbon monoxide (CO) and smoke were reduced by 29%, 21% and 22%, respectively. Exhaust gas temperature (EGS) and effective efficiency increased by 7% and 8% respectively at 220 bar. Özet: Bu çalışmada atık biyodizel kullanılan tek silindirli, direk püskürtmeli (orijinal püskürtme basıncı 200 bar) bir dizel motorda, tam yükte püskürtme basıncının değiştirilmesinin motor performans ve emisyonlara etkisi incelenmiştir. Deney yakıtı olarak BD0 (saf dizel yakıtı), BD50 (%50 dizel-%50 biyodizel) ve BD100 (%100 biyodizel) kullanılmıştır. Deneysel veriler incelendiğinde BD0 yakıtı için motor performans ve emisyon parametreleri açısından en uygun püskürtme basıncı 200 bar olur iken, BD50 ve BD100 yakıtları için 220 bar olarak belirlenmiştir. BD100 yakıtının kullanımı ile püskürtme basıncı 220 bar iken, özgül yakıt tüketiminin (ÖYT) dizel yakıtına kıyasla %7 civarında arttığı tespit edilmiştir. Ayrıca saf dizel yakıta kıyasla azotoksit emisyonu (NOx) %15 artarken, hidrokarbon (HC), karbonmonoksit (CO), ve is emisyonları sırasıyla %29, %21 ve %22 oranlarında azalmıştır. Egzoz gaz sıcaklığı (EGS) ve efektif verim ise 220 bar değerinde sırasıyla %7 ve %11 artmıştır.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Samet Cat Mustafa Aydin Samet Uslu Mustafa Bahattin Celik Selami Sagiroglu

Abstract: In this study, the performance and exhaust emissions of a single-cylinder, air-cooled, direct-injection diesel engine using diethyl ether (DEE)-diesel fuel mixtures were estimated by artificial neural networks (ANN). In the designed ANN model, exhaust gas temperature (EGT), specific fuel consumption (SFC), effective efficiency and emissions such as nitrogen oxides, hydrocarbons, carbonmonoxides and smoke (NOx, HC, CO) were selected as the output parameters while fuel blending ratio and engine load were selected as input parameters. 75% of the experimental data were used for developed the training and 25% were used for testing purposes. According to the obtained data, ANN model predicts exhaust emissions and engine performance with a regression coefficient (R2) at 0.964-0.9878 interval. At the same time, mean relative error (MRE) values ranged from 0.51% to 4.8%. These results show that the ANN model can be used to estimate low-power diesel engine performance and emissions. Özet: Bu çalışmada dietil eter (DEE)-dizel yakıt karışımlarının kullanıldığı tek silindirli, hava soğutmalı, direk püskürtmeli bir dizel motorun performans ve egzoz emisyonlarının yapay sinir ağları (YSA) ile tahmini yapılmıştır. Tasarlanan YSA modelinde, giriş parametreleri olarak karışım oranı ve motor yükü seçilirken, çıkış parametresi olarak egzoz gaz sıcaklığı (EGS), özgül yakıt tüketimi (ÖYT), efektif verim ve emisyonlar; azotoksitler, hidrokarbonlar, karbonmonoksit ve is (NOx, HC, CO) seçilmiştir. Deneysel verilerin %75’i eğitim amaçlı, %25’i test amaçlı kullanılarak YSA modeli geliştirildi. Elde edilen verilere göre YSA modeli egzoz emisyonlarını ve motor performansını 0.964-0.9878 aralığında bir regresyon katsayısı (R2) ile tahmin edebilmektedir. Aynı zamanda ortalama bağıl hata (OBH) değerleri %0.510-4.8 aralığında çıkmıştır. Bu sonuçlar, düşük güç dizel motor performansını ve emisyonlarını tahmin etmek için YSA modelinin kullanılabileceğini göstermektedir.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Samet Uslu Mustafa Bahattin Celik

Abstract: This study investigates the use of the YSA (artificial neural network) model to predict specific fuel consumption, CO (carbon monoxide) and HC (unburned hydrocarbon) exhaust emissions of a direct injection engine. In order to obtain training and test data, a series of experiments were carried out by operating the single-cylinder test motor at different engine loads. Experimental results show that by adding 15% butanol to the diesel fuel, the emission values decreaseand the specific fuel consumption increases by 10%. The YSA (Artificial Neural Network) model has been determined to be the optimal choice of the standard backpropagation algorithm to train. Different learning algorithms such as BFGS (Quasi-Newton backpropagation) and LM (Levenberge-Marquardt learning algorithm) have been used to construct the network structure. The YSA model predicted engine performance and exhaust emissions with specific fuel consumption (be) for test data, and 0.9949, 0.9934 and 0.9942 R2 for CO, HC emissions, respectively. The improved YSA model was found to be very powerful to predict engine performance and exhaust emissions from internal combustion engines. Özet: Bu çalışma, direk püskürtmeli bir motorun özgül yakıt tüketimini, CO (karbon monoksit) ve HC (yanmamış hidrokarbon) egzoz emisyonlarını tahmin etmek için YSA (yapay sinir ağı) modellemesinin kullanımını araştırmaktadır. Eğitim ve test verileri elde etmek için, tek silindirli test motoru farklı motor yüklerinde çalıştırılarak bir dizi deney gerçekleştirildi. Deneysel sonuçlar, dizel yakıtına %15 oranında bütanol eklenmesiyle emisyon değerlerinde azalma olduğunu gösterirken özgül yakıt tüketiminde ise %10 artış meydana geldiğini ortaya koymaktadır. YSA (Yapay Sinir Ağı) modelini, eğitmek için standart geri yayılım algoritmasının optimum seçim olduğu belirlenmiştir. Ağ yapısının oluşturulmasında BFGS (Quasi-Newton geri yayılımı), LM (LevenbergeMarquardt öğrenme algoritması) gibi farklı öğrenme algoritması kullanılmıştır. YSA modelinin sırasıyla test verileri için Özgül yakıt tüketimi (be), CO, HC emisyonları için 0.9949, 0.9934 ve 0.9942 R2 değeri ile motor performansını ve egzoz emisyonlarını öngörebildiği bulundu. Gelişmiş YSA modelinin, motor performansı ve içten yanmalı motorların egzoz emisyonlarını tahmin etmek için oldukça güçlü olduğu belirlendi.

International Combustion Symposium
INCOS2018

M. Ali Biberci Mustafa Bahattin Celik Mustafa Aydin Abdullah Ors

Abstract: In this study, effect of using biodiesel on a single cylinder, four stroke, direct injection diesel engine as an alternative fuel, which was generated from waste oil on engine emissions and performance was investigated experimentally. In experiments, engine was tested with B0 (pure diesel fuel), B50 (50% diesel + 50% biodiesel) and B100 (100% biodiesel) test fuels at constant engine speed (2800 l / min) and different engine loads. Experimental data shows that hydrocarbon (HC), carbon monoxide (CO) and smoke emissions are reduced without significant loss in engine performance with the use of biodiesel. With the use of biodiesel, HC, CO and smoke emissions were decreased about 23%, 13% and 20%, respectively while NOx emissions increase about 13% compared to diesel fuel. However, specific fuel consumption (SFC) increased by 11%. Özet: Bu çalışmada tek silindirli, dört zamanlı, direkt püskürtmeli düşük güçlü bir dizel motorda atık yağlardan elde edilen biyodizelin kullanımının motor performans ve emisyonlarına etkileri deneysel olarak incelenmiştir. Testlerde motor; B0 (saf dizel yakıtı), B50 (%50 dizel + %50 biyodizel) ve B100 (%100 biyodizel) deney yakıtları ile sabit bir motor hızında (2800 1/min) ve farklı motor yüklerinde test edilmiştir. Deneysel verilere bakıldığında, biyodizel kullanımı ile motor performansında önemli ölçüde kayıp olmadan hidrokarbon (HC), karbonmonoksit (CO) ve is emisyonlarının azaldığı gözlemlenmiştir. B100 yakıtının kullanımı ile dizel yakıta kıyasla azotoksit (NOx) emisyonunda %13 oranında artış tespit edilirken, HC, CO ve is emisyonlarında sırasıyla %23, %13 ve %20 oranlarında azalma tespit edilmiştir. Bununla birlikte özgül yakıt tüketimi (ÖYT) %11 oranında artış göstermiştir.

International Combustion Symposium
INCOS2018

Samet Cat Mustafa Aydin Samet Uslu Mustafa Bahattin Celik Bülent Özdalyan